水文模拟作为认识水循环的重要方式,经过半个多世纪的发展,已经从最初的经验性黑箱模型阶段进入到概念性集总式模型阶段,现在正处于分布式水文模拟阶段。分布式水文模拟计算量大,需要的数据参数众多,越来越多研究者提出分布式水文模拟并行计算方法,结合遥感数据来获取水文模拟的水文参数和植被参数,来实现对大规模流域进行水文模拟。本文基于Dis VOM水文模型设计并行计算系统,利用时空融合与光谱融合技术对遥感图像进行重建解决数据缺乏问题,主要研究内容如下。（1）本文通过分析比较现有水文模拟并行计算方法,最终采用基于任务并行的方法,对江西省鄱阳湖流域进行栅格化,根据栅格间的流向关系和层次关系构建计算任务DAG图,同时耦合资源管理系统PBS与Dis VOM水文模型,提高系统计算资源调度的效率与稳定性。该方法在鄱阳湖流域进行了分布式水文模拟并行计算实验,结果表明,基于该方法所构建的分布式水文模拟并行计算系统能实现计算任务规模超百万的并行计算,而且在计算速率上,利用高性能计算集群,计算效率得到明显的提升。由于缺乏相关的植被数据、气象数据等参数。实验所使用的计算参数皆为人为设置,实验结果无法准确反映真实环境的水文模拟。（2）为了解决参数缺乏问题,本文采用现有的时空融合算法对遥感图像进行重建,来获取高时空分辨率的图像,以便为后序的参数反演提供数据支撑。本文选择EDSR、FSDAF、Fit-FC、SFDAF、SPSTFM、VIPSTFM这几种算法,对鄱阳湖区域的Landsat图像与MODIS图像进行时空融合图像重建,用于分析。分析实验结果,对于鄱阳湖流域遥感图像的重建,现有的时空融合算法对于地物变化不明显、时间间隔较短的重建效果较好,对于短时间内变化剧烈的地区、水域等区域的重建效果不佳。（3）为了解决空间信息变化剧烈地区的遥感数据时空融合重建效果不理想的问题。本文将利用合成孔径雷达图像（Synthetic Aperture Radar SAR）来提供高精度的空间信息,基于GAN网络思想利用MODIS图像对SAR图像进行光谱重建。本文基于GAN网络,提出一个新的网络SARGAN进行光谱融合以获取具有光谱信息的高精度图像。根据实验结果可知本文所提出的融合方法是有效的,重建图像的光谱信息优于本文所使用的所有时空融合算法结果。（4）由于SAR数据成像原理与光学图像有明显的区别,SAR数据没有光谱信息。另外,时空融合算法对于鄱阳湖这类水域面积大,地物变化剧烈的区域重建效果不佳。本文将两者的重建结果进行拼接。对于水域部分的重建结果,使用光谱融合结果,对于林地、建筑等区域使用时空融合结果。对于水域的提取本文通过分析比较SAR数据水域提取的方法,使用多阈值结合决策法来对鄱阳湖流域SAR数据进行水域提取。将所提取的水域作为掩膜,针对之前研究中光学数据时空融合的结果和SAR域MODIS数据生成的高分辨率多光谱数据的水域部分进行替换,来提高时空融合的准确度。实验结果表明,由SAR数据提供高精度空间信息能对时空融合水域重建的提高有极大的作用。